Wie man PyTorch auf AlmaLinux installiert
Die Installation von PyTorch auf AlmaLinux ist ein unkomplizierter Prozess, der allerdings eine gewisse Vertrautheit mit der Linux-Kommandozeile und der Python-Paketverwaltung erfordert. In dieser Anleitung gehen wir die Schritte durch, um PyTorch auf einem AlmaLinux-Rechner zum Laufen zu bringen. Am Ende dieses Tutorials haben Sie PyTorch installiert und können es für Ihre Machine-Learning- oder Deep-Learning-Projekte verwenden.
Voraussetzungen
Bevor Sie mit der Installation beginnen, sollten Sie Folgendes sicherstellen:
- Sie haben AlmaLinux auf Ihrem Rechner installiert.
- Sie haben sudo-Rechte.
- Python 3.8 oder höher ist installiert.
- pip ist für die Verwaltung von Python-Paketen installiert.
Wenn Sie weder Python noch pip installiert haben, können Sie sie mit den folgenden Befehlen installieren:
sudo dnf install python3-pip
Lassen Sie uns nun mit der Installation von PyTorch fortfahren.
Schritt 1: Systempakete aktualisieren
Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihre Systempakete auf dem neuesten Stand sind, um Kompatibilitätsprobleme während der Installation zu vermeiden.
Mit diesem Befehl werden alle installierten Pakete auf die neuesten Versionen aktualisiert.
Schritt 2: Python-Entwicklungstools installieren
Sie benötigen Python-Entwicklungstools und virtualenv, um eine isolierte Python-Umgebung für PyTorch zu erstellen.
sudo dnf install python3-devel
sudo pip3 install virtualenv
Schritt 3: Erstellen einer virtuellen Umgebung (optional)
Das Erstellen einer virtuellen Umgebung ist optional, wird aber empfohlen. Es hilft, Ihre Python-Projekte zu organisieren und Paketkonflikte zu vermeiden.
cd pytorch_env
python3 -m venv venv
quelle venv/bin/activate
Ihr Terminal sollte nun anzeigen, dass Sie in der virtuellen Umgebung arbeiten ((venv) sollte vor Ihrem Prompt erscheinen).
Schritt 4: PyTorch mit pip installieren
Um PyTorch zu installieren, können Sie den offiziellen PyTorch-Installationsbefehl verwenden. Besuchen Sie die PyTorch-Website und wählen Sie die entsprechenden Optionen (wie PyTorch-Build, Betriebssystem, Paketmanager und CUDA-Version). Wir gehen hier davon aus, dass Sie die neueste stabile Version ohne GPU (reine CPU-Version) installieren möchten:
Wenn Sie einen CUDA-kompatiblen Grafikprozessor haben und diesen für PyTorch nutzen wollen, müssen Sie die Version installieren, die Ihrer CUDA-Version entspricht. Zum Beispiel, wenn Sie CUDA 11.7 installiert haben:
Stellen Sie sicher, dass Sie die entsprechende CUDA-Version auf Ihrem AlmaLinux-System installiert haben, bevor Sie diesen Befehl verwenden.
Schritt 5: Überprüfen Sie die Installation
Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können Sie überprüfen, ob PyTorch korrekt installiert wurde, indem Sie Python starten und ein einfaches Skript ausführen.
Geben Sie dann in der interaktiven Python-Shell Folgendes ein:
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
Die Ausgabe sollte die installierte PyTorch-Version anzeigen. Wenn Sie eine CUDA-kompatible Version installiert haben und eine CUDA-fähige GPU besitzen, sollte torch.cuda.is_available() True zurückgeben.
Schritt 6: Deaktivieren der virtuellen Umgebung (falls verwendet)
Sobald Sie die Installation überprüft haben, können Sie die virtuelle Umgebung deaktivieren:
Um die Umgebung in Zukunft wieder zu aktivieren, navigieren Sie zum Projektverzeichnis und verwenden Sie:
Fazit
Sie haben PyTorch erfolgreich auf AlmaLinux installiert! Jetzt können Sie damit beginnen, Ihre Deep-Learning-Modelle mit PyTorch zu erstellen und auszuführen. Durch diese Anleitung haben Sie auch gelernt, wie man eine virtuelle Python-Umgebung erstellt, was eine nützliche Fähigkeit für die Verwaltung von Python-Projekten ist.
Viel Spaß beim Programmieren mit PyTorch! Sollten Sie auf Probleme stoßen, finden Sie in der PyTorch-Dokumentation weitere detaillierte Anweisungen und Tipps zur Fehlerbehebung.
